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去年11月，当我在曼哈顿一家放射诊所办理年度乳房x光检查时，前台工作人员在审阅我的文件时问了一个意想不到的问题:我愿意花40美元对我的乳房x光检查进行人工智能分析吗?她补充说，这不在保险范围内。
我不知道该如何评估这个提议。我觉得自己被高估了，于是拒绝了。但这让我思考:我是否应该在常规筛查程序中加入这一项?我的常规乳房x光检查不够准确吗?如果这个人工智能分析这么棒，为什么保险不涵盖它?
我不 是唯一一个提出这样问题的人。一位同事的母亲最近在巴尔的摩郊区的一家诊所做乳房x光检查时也有类似的经历。她拿到了一本粉红色的小册子，上面写着:“你值得更多。更多的准确性。更多的信心。乳房x光检查背后的人工智能更强大。”价格标签还是一样:40美元。她也拒绝了。
近年来，帮助放射科医生通过乳房x光检查发现问题或诊断癌症的人工智能软件已经进入临床应用。该软件可以存储和评估大型图像数据集，并识别人类放射科医生可能忽略的模式和异常情况，它通常会突出图像中潜在的问题区域，并评估任何可能的恶性肿瘤。这种额外的检查具有巨大的潜力，可以提高对可疑乳房肿块的发现，并导致乳腺癌的早期诊断。
一些放射科医生说，虽然研究显示更好的检出率非常令人鼓舞，但在得出关于在常规临床实践中常规使用这些工具的价值的结论之前，还需要进行更多的研究和评估。
“我看到了希望，我希望它能帮助我们，”放射科医生埃塔·皮萨诺(Etta Pisano)说，他是放射科医生专业组织美国放射学院(American College of Radiology)的首席研究官。然而，她说:“目前还不清楚它是否会对个别女性有益。”“我们确实需要更多的信息。”
我和同事的母亲参观的放射科诊所都是RadNet的一部分，RadNet是一家在全国拥有350多个成像中心的公司。RadNet首席科学官格雷戈里·索伦森(Gregory Sorensen)表示，该公司去年2月在纽约和新泽西推出了用于乳房x光检查的人工智能产品，此后又在其他几个州推出了该产品。
索伦森指出，该公司对18名放射科医生进行了研究，其中一些是乳房x光检查的专家，有些是通才，他们花在阅读乳房x光检查上的时间不到75%。医生们被要求在240张有人工智能和没有人工智能的图像中找到癌症。索伦森说，使用人工智能，每位医生的表现都有所提高。
索伦森说，在所有的放射科医生中，“不是每个医生都一样好。”有了RadNet的人工智能工具，“就好像所有的病人都能从我们最优秀的医生那里受益。”
但是，技术分析是否值得患者付出额外的代价呢?没有简单的答案。
纽约大学朗格尼健康中心珀尔马特癌症中心的乳房成像专家劳拉·希科克说:“有些人总是对自己的乳房x光检查更焦虑，使用人工智能可能会让他们更放心。”她说，卫生系统已经开发了人工智能模型，并正在用乳房x光检查测试这项技术，但尚未向患者提供。
尽管如此，Heacock说，女性不应该担心，如果提供的话，她们需要额外的人工智能分析。
“在一天结束的时候，你仍然有一个专业的乳房成像仪来解释你的乳房x光照片，这是标准的护理，”她说。
大约八分之一的女性在一生中会被诊断出患有乳腺癌，建议定期进行乳房x光检查，以帮助早期发现癌性肿瘤。但乳房x光检查并非万无一失:根据美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)的数据，它们漏掉了约20%的乳腺癌。
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FDA已经批准了大约24种人工智能产品来帮助从乳房x光检查中检测和诊断癌症。然而，目前还没有放射科医生可以使用的计费代码来为使用人工智能解读乳房x线照片的健康计划收费。通常，联邦医疗保险和医疗补助服务中心将引入新的账单代码，私人健康 计划将遵循他们的付款方式。但这在这个领域还没有发生，也不清楚何时或是否会发生。
CMS没有回复记者的置评请求。
索伦森说，35%去RadNet机构做乳房x光检查的女性会支付额外的人工智能检查费用。
放射学实践并不以同样的方式处理人工智能乳房x光检查的费用。
哈佛医学院放射学教授、麻省总医院乳腺成像研究中心联席主任康斯坦斯·雷曼(Constance Lehman)说，隶属于波士顿麻省总医院(Massachusetts General Hospital)的诊所不向患者收取人工智能分析费用。
雷曼说，要求患者付费“并不是一种支持公平的模式”，因为只有那些能够负担得起额外费用的患者才能得到强化分析。她说，她相信许多放射科医生永远不会同意贴出人工智能分析收费的牌子，因为这会让低收入患者感到不快。
索伦森说，RadNet的目标是，一旦健康计划意识到筛查的价值，并开始为其付费，就不再向患者收费。
美国正在进行一些大型试验，尽管迄今为止发表的关于人工智
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能和乳房x光检查的大部分研究都是在欧洲完成的。在那里，标准做法是由两名放射科医生阅读乳房x光片，而在美国，通常只有一名放射科医生评估筛查测试。
瑞典一项备受推崇的MASAI随
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机对照试验对8万名女性进行了研究，其中期结果发现，由一名放射科医生使用人工智能读取乳房x光片的女性，其癌症检出率比由两名放射科医生在没有任何人工智能干预的情况下读取乳房x光片的女性高出20%，后者是瑞典的标准护理。
“MASAI的试验很棒，但它会推广到美国吗?我们不能说。”
此外，华盛顿大学医学院西北筛查和癌症结果研究企业主任克里斯托弗·李(Christoph Lee)表示，需要在不同种族和民族之间“为人工智能算法的开发和改进提供更多样化的训练和测试集”。
早期一种基本上不成功的计算机辅助乳房x光检查的长期阴影笼罩着更新的人工智能工具的采用。在20世纪80年代末和90年代初，“计算机辅助检测”软件承诺提高乳腺癌的检测水平。然后，研究开始出现，结果往往远不令人鼓舞。使用CAD在最好的情况下没有任何好处，在最坏的情况下会降低放射科医生解释的准确性，导致更高的召回率和活检率。
美国癌症协会(American cancer Society)早期癌症检测科学高级副总裁罗伯特·史密斯(Robert Smith)说:“CAD并没有那么复杂。”他说，今天的人工智能工具是一场完全不同的比赛。“你可以训练算法来学习东西，或者它自己学习。”
史密斯说，放射科医生会为人工智能分析收费，这让他感到“不安”。
史密斯说:“有太多的女性负担不起乳房x光检查的任何自付费用。”“如果我们不增加用于乳房x光检查的放射 科医生的数量，那么这些新的人工智能工具将非常有用，我认为我们不能为向女性收取额外费用辩护。”
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